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KI-Chatbots erfinden Dinge und gehen mies mit vertraulichen Daten um. Weshalb nehmen trotzdem so viele Menschen alles, was sie sagt, ernst?

Golem hat es ausprobiert: Ein Shooter-Prototyp verbindet KI, Roboter und einen frechen Oberaufseher zu einem erstaunlich glaubwürdigen Erlebnis.

Embedding Gemma erweitert die einfache Stichwortsuche und bezieht Kontext mit ein. Wir erklären an zwei Beispielprojekten, wie das funktioniert.

Propagandamaschinerien haben durch KI-Agenten einen Schub bekommen. Was aber nicht heißt, dass man Desinformationskampagnen hilflos ausgeliefert wäre.

KI-Modelle brauchen langwieriges Training und absurd große Datenmengen? Nur, solange man nicht ein paar Tricks anwendet.

Der Hype um KI führt zu Rekordbewertungen. Doch kluge Investoren blicken eine Ebene tiefer: auf die physische Infrastruktur, die alles hält.

Wie misst man die Qualität von KI-generiertem Code? Mit virtuellen Toren, die den Code nur durchlassen, wenn er bestimmte Kriterien erfüllt.

Claude Code kombiniert Agenten-Intelligenz, sichere Automatisierung und flexible Integration in IDEs, Web und CLI. Das klappt hervorragend.

Use Cases für KI Nach dem KI-Hype stellt sich vielerorts Ernüchterung ein. Viele Firmen fragen sich: Wo bringt KI einen Nutzen, jenseits von Buzzwords und Pilotprojekten?

Richtig eingesetzt, können KI-Chatbots bei der Administration von Linux-Systemen helfen. Profunde Sachkenntnis bleibt aber unersetzbar.

KI-Bots plündern das Netz - oft ohne Bezahlung oder Erlaubnis und gängige Regeln ignorierend. Fastly erklärt Golem, wie dagegen vorgegangen wird.

Wer verstehen will, warum selbst die besten KI-Systeme halluzinieren und Politiker Tech-Milliardären folgen, muss den Blick auf die Anreize richten.

Die Plattform n8n hat aktuell eine hohe Aufmerksamkeit - wegen KI-Agenten. Was hat n8n hier zu bieten?

Immer mehr Menschen wenden sich mit ihren Problemen an Chatbots. Im Interview spricht ein Facharzt über die Risiken. Und ich wage einen Selbstversuch.

Software lässt sich manipulieren und hacken - und neuronale Netze bilden keine Ausnahme. Wir zeigen, wie und warum das funktioniert.

Ein ungewöhnliches KI-Modell sorgt gerade für Aufsehen - nicht wegen größerer Rechenpower, sondern wegen seiner verblüffend gehirnähnlichen Struktur.

Mit dem Aufstieg von Context Engineering und KI-Agenten verschiebt sich der Fokus von der exakten Wortwahl beim Prompt zum intelligenten Systemdesign.

MCP ist ein bemerkenswertes Protokoll, das die Schnittstelle zwischen verschiedenen KI-Modellen standardisiert: Wir erklären, wie man es sinnvoll nutzen kann.

Manchmal hilft einfach nur Durchschütteln: Evolutionäre Algorithmen lösen Probleme, an denen Deep Learning und neuronale Netze scheitern.

Mit Containern hat Docker ein jahrzehntealtes Problem gelöst. Jetzt will das Unternehmen das Kunststück wiederholen - mit einem weitaus komplexeren Gegner: KI.

Große Sprachmodelle halluzinieren mit wachsender Präzision: Sie klingen überzeugend, liegen aber oft daneben. Was dahintersteckt und welche Lösungen es gibt.

ChatGPT kennt die Welt, aber nicht die Firma. Mit einer einfachen, aber effizienten Technik können LLMs auch auf internes Wissen zugreifen.